计算机毕业设计Django+Vue.js租房推荐系统租房可视化大数据毕业设计 (源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 922 阅读

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#课程设计 #大数据 #python #hadoop #hive #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

以下是一份关于《Django + Vue.js 租房推荐系统与租房可视化》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术架构、功能模块、开发计划及验收标准等内容：

Django + Vue.js 租房推荐系统与租房可视化任务书

一、项目背景与目标

1. 背景

随着城市化进程加速，租房需求激增，用户面临房源信息分散、筛选效率低等问题。传统租房平台缺乏个性化推荐与数据可视化能力，难以满足用户对精准匹配与直观决策的需求。本项目旨在通过Django（后端） + Vue.js（前端）技术栈，构建一个集租房推荐与数据可视化于一体的智能租房平台，提升用户体验与决策效率。

2. 目标

功能目标：
- 实现基于用户偏好的租房推荐系统（协同过滤 + 内容推荐）。
- 开发租房数据可视化模块（房源分布、价格趋势、用户行为分析）。
- 支持多端适配（PC/移动端）与响应式交互。
性能目标：
- 推荐响应时间 ≤ 1秒，支持1000+并发请求。
- 可视化图表渲染延迟 ≤ 500ms。
技术目标：
- 前后端分离架构，Django提供RESTful API，Vue.js实现动态交互。
- 使用ECharts/D3.js实现数据可视化，PostgreSQL存储结构化数据。

二、技术架构

1. 前端架构（Vue.js）

框架：Vue 3 + TypeScript + Pinia（状态管理）。
组件库：Element Plus（UI组件） + ECharts（数据可视化）。
关键功能：
- 动态推荐列表渲染与交互（如筛选、排序）。
- 响应式地图集成（高德地图API展示房源分布）。
- 可视化看板（价格趋势、区域热度、用户评价情感分析）。

2. 后端架构（Django）

框架：Django 4.2 + Django REST Framework（DRF）。
数据库：PostgreSQL（结构化数据） + Redis（缓存推荐结果）。
关键功能：
- 用户行为数据采集（浏览、收藏、预约）。
- 推荐算法实现（基于ALS的协同过滤 + TF-IDF内容推荐）。
- 接口安全（JWT认证 + 权限控制）。

3. 数据流

用户请求：Vue.js前端通过Axios调用Django API。
推荐计算：Django从Redis读取缓存或实时计算推荐结果。
可视化渲染：前端请求聚合数据（如区域均价），通过ECharts生成图表。

三、功能模块与任务分解

1. 租房推荐系统

子模块	任务描述	负责人	截止时间
用户画像构建	采集用户行为数据（浏览历史、收藏偏好），生成标签（如“预算3000-5000”“近地铁”）。	张三	2025-03-10
协同过滤算法	实现基于ALS的矩阵分解，预测用户对未浏览房源的评分。	李四	2025-03-15
内容推荐算法	提取房源标题/描述的TF-IDF特征，计算与用户历史的相似度。	王五	2025-03-12
混合推荐策略	融合协同过滤（60%）与内容推荐（40%），动态调整权重。	赵六	2025-03-18

2. 租房数据可视化

子模块	任务描述	负责人	截止时间
房源分布热力图	集成高德地图API，按区域聚合房源数量，生成热力图。	张三	2025-03-20
价格趋势折线图	统计近12个月各区域租金变化，支持按户型（1居/2居）筛选。	李四	2025-03-22
用户评价词云图	对房源评价文本进行分词，生成高频词词云（如“交通便利”“装修老旧”）。	王五	2025-03-25

3. 系统集成与测试

子模块	任务描述	负责人	截止时间
前后端联调	确保Vue.js组件正确调用Django API，处理跨域问题（CORS）。	赵六	2025-03-28
性能压测	使用JMeter模拟1000并发用户，优化数据库查询与缓存策略。	全员	2025-03-30
安全审计	检查SQL注入、XSS攻击等漏洞，修复敏感数据泄露风险。	李四	2025-04-01

四、开发计划

1. 时间安排

第一阶段（2025.02.20-2025.03.10）：需求分析与原型设计（Figma）。
第二阶段（2025.03.11-2025.03.25）：核心功能开发（推荐算法 + 可视化组件）。
第三阶段（2025.03.26-2025.04.05）：系统集成与测试（含压力测试）。
第四阶段（2025.04.06-2025.04.10）：部署上线（Nginx + Docker）与用户培训。

2. 资源需求

人员：前端工程师2名、后端工程师2名、测试工程师1名。
硬件：服务器（4核8GB内存，Ubuntu 22.04）、开发工作站（MacBook Pro M2）。
软件：PyCharm、VS Code、Postman、DBeaver。

五、验收标准

1. 功能验收

推荐系统：Top-10推荐命中率 ≥ 65%（离线评估）。
可视化：图表支持缩放、筛选、导出（PNG/PDF）。
兼容性：适配Chrome/Firefox/Safari最新版本，移动端响应式正常。

2. 性能验收

推荐API平均响应时间 ≤ 800ms（JMeter测试）。
可视化页面首屏加载时间 ≤ 2秒（Lighthouse评分 ≥ 90）。

3. 文档验收

提供完整的接口文档（Swagger UI）与部署手册（Markdown格式）。
代码注释覆盖率 ≥ 40%（使用Django-debug-toolbar统计）。

六、风险评估与应对

风险	影响	应对措施
推荐算法精度不足	用户转化率下降	引入A/B测试对比不同算法效果
可视化数据延迟	用户决策受阻	预计算聚合数据并缓存至Redis
第三方API限制（高德地图）	地图功能不可用	提前申请企业级密钥，备用百度地图API